Tetherの人工知能（AI）および神経科学研究イニシアチブであるTether Evoは、脳-コンピュータインターフェース（BCI）に関する3つの新しい査読済み研究論文を発表しました。この進歩の核心的な目的は、異なる個人間で言語、視覚、音楽を丁寧にデコードする汎用的なAI脳-コンピュータインターフェースを構築することです。そのうち2つの論文は、Tether Evoがローマ大学トーリベルガータ（UniTOV）と協力して作成しました。
基本的に、3つの論文に基づく研究は、個々の人物から始めることなく、複数の人々の脳活動を評価するための統合モデルを学習できることを示唆しています。Tether Evoは、言語、視覚、音楽の集団的解決策を提供することにより、多数の人物に関する課題に積極的に取り組んでいます。Tetherは、公式SNSアカウントXを通じてこのニュースを共有しました。
Tether EvoがAI駆動型ニューラルインターフェースの未来を推進
テザー・エボの開発段階は、脳がそれぞれわずかに異なる信号を生成するという、脳-コンピュータインターフェース（BCI）研究における最大の障壁の一つを解決する。テザー・エボは、生物学と機械知能の交差点に取り組むテザーのフロンティア技術部門であり、中心化が進む世界において個人を強化し、個人の自律性を確保することを目的としたファーストローカルな高性能システムを構築している。
この3つの査読済み研究は、単一のモデルのもとで脳の3つの異なる側面をカバーしています。その目的のために、音声脳-コンピュータインターフェースにおける人間の神経データの被験者間デコードが、Journal of Neural Engineeringで取り上げられました。このモデルは、事故や怪我により視覚、聴覚、言語などの感覚を失った人々を支援します。これは、単一のモデルが複数の被験者に対して同時に学習可能であることを示しています。
画像を再構築し、音楽をデコードするAIモデルを公開
TetherとUniTOVの調査員が、数千枚の画像を見ているマカクの脳波を記録し、神経活動から動物が見ていたものを直接再構築しました。このモデルの精度は、200ミリ秒の神経データで70％です。このモデルは、形状、色、コンテンツを捉えた信頼性の高い再構築を生成します。
同様に、音楽を通じて研究者は、10のジャンルにわたる540曲を聴きながら、5人の脳のスキャン（fMRI）を記録しました。Tetherは、自分の情報以上にプライベートなものはないと考えています。Tetherは、デバイス内AIスタックの機能を活用して、ユーザーの情報を安全に守り、プライバシーを確保します。このアクションは、どのデバイスでも許可を必要としませんでした。